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捍卫数据隐私:联邦学习在临床预测模型中的应用

标准机器学习方法需要在一台机器或数据中心把数据集中起来训练模型,这需要同时处理多家医疗机构的数据,用于临床预测模型的训练。但医疗数据有着极高的敏感性,包括数据的权属问题、数据的隐私问题、数据的合规问题等,这均要求在保证数据绝对安全、合规的前提下进行机器学习模型的训练。如何在医疗数据不出医疗机构安全域的前提下进行一个模型训练,这是联邦学习(Federated learning)兴起的背景。联邦学习使得不同医疗机构能够协同学习、共享预测模型,同时将所有训练数据保存在各自医疗机构内部,从而将机器学习的能力与数据集中存储脱钩。

  • 2021-12-30
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分布式机器学习中的拜占庭问题

分布式学习(Distributed Learning)是一种广泛应用的大规模模型训练框架。在分布式学习框架中,服务器通过聚合在分布式设备中训练的本地模型(local model)来利用各个设备的计算能力。分布式机器学习的典型架构——参数服务器架构中,包括一个服务器(称为参数服务器 - Parameter Server,PS)和多个计算节点(workers,也称为节点 nodes)[1]。其中,随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)是一种广泛使用的、效果较好的分布式优化算法。在每一轮中,每个计算节点根据不同的本地数据集在它的设备上训练一个本地模型,并与服务器共享最终的参数。然后,服务器聚合不同计算节点的参数,并通过与计算节点共享得到的组合参数来启动下一轮训练。关于基于 SGD 优化的分布式框架的网络结构(包括:层数、类型、大小等)在训练开始之前由所有计算节点共同商定确认。

  • 2021-12-30
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联邦学习——面向数据安全和隐私保护破解之法

基于大数据的机器学习既推动了AI的蓬勃发展,也带来了一系列安全隐患。这些隐患来源于深度学习本身的学习机制,无论是在它的模型训练阶段还是在模型推理和使用阶段。当前AI安全已引起人们普遍的关注,各项的治理措施也因此积极开展。

  • 2021-12-30
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为什么区块链技术是元宇宙必选项

元宇宙(Metaverse)是整合区块链等多种新技术而产生的新型虚实相融的互联网应用和社会形态,“元宇宙”是一个平行于现实世界,又独立于现实世界的虚拟空间,是映射现实世界的在线虚拟世界,是越来越真实的数字虚拟世界。它基于扩展现实技术提供沉浸式体验,基于数字孪生技术生成现实世界的镜像,基于区块链技术搭建经济体系,将虚拟世界与现实世界在经济系统、社交系统、身份系统上密切融合,并且允许每个用户进行内容生产和世界编辑。

  • 2022-01-10
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MetaMEMO跨链技术联通全球所有区块链

区块链技术,是分布式数据存储、点对点传输、分布式共识算法、加密算法等计算机技术的集成应用。从狭义角度来讲,区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式进行组合的一种链式数据结构,并以密码学方式保证数据不可篡改和不可伪造的分布式账本。

  • 2022-01-08
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MEMO/MEFS始终坚持应用技术落地赋能实体经济的价值导向

 毫无疑问,我们在拥抱大数据时代,数据资源正变得越来越重要。2019年,我国已经正式将数据作为同劳动、资本、土地、知识、技术、管理同等重要的七大生产要素之一。但如何管理大量交易数据,保障交易安全以及如何准确进行身份认证,正确使用电子签名,保障数据的真实性等等,这些问题对于传统互联网来说,都存在极大挑战。

  • 2022-01-10
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区块链技术的未来:用例、风险和挑战

您可能已经注意到,区块链技术是当前新闻头条的关注焦点。因此,许多人寻求IT人员扩充服务以在业务中利用区块链技术。该技术被认为是“具有破坏性的”,而区块链的未来通常与一种可以“改变我们所知的生活”相关联。然而,对于区块链技术究竟是什么、它在哪里使用、谁在使用它以及它是如何发展的,仍然存在一些困惑。在本文中,我们将为读者消除一些困惑,并提供有关区块链未来发展方向的重要见解。

  • 2022-01-08
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MEMO从分布式存储到分散式存储

 这是个信息爆炸的年代,人类无时无刻不在制造着各种数据,留下自己的数字化足迹。海量照片、网络游戏、4G时代成熟的短视频、5G时代的物联网和工业互联网,让数据出现了指数级的增长。市场研究机构IDC预计,到2025年,全球一年产生的数据将高达175ZB。如果用直观一点的表述,这个数据量将会存满1879亿个1TB的硬盘,全球每人平均持有二十多个这样的硬盘。

  • 2022-01-08
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